排序方式： 共有3条查询结果，搜索用时 21 毫秒
1
1.
基于陕西99个国家自动气象站和1 884个区域自动气象站逐小时气温数据,采用相关系数、平均误差、均方根误差等指标,评估分析了2020年1—12月CMA-RA陆面（CMA-RA/Land）气温数据与站点气温的相关性及偏差分布特征,并分别按不同区域、不同高度、不同等级气温对CMA-RA/Land气温数据进行评估。结果表明：①CMA-RA/Land气温数据能较好地反映陕西的气温特征,但不同区域有所差异,在陕北的适用性最好,关中次之,陕南较差,沿秦岭山脉一带的误差明显偏高;②CMA-RA/Land气温数据在陕北不存在明显高估或低估,在关中除2—5月外均有所低估,在陕南低估最明显,但3—4月存在高估;③CMA-RA/Land气温数据在1 000～1 499 m海拔范围内与站点气温差异最小,其次为800～999 m,海拔超过1 500 m时差异最大;④CMA-RA/Land气温数据对0 ℃以下气温存在高估,对0 ℃以上气温存在低估,气温在-10～199 ℃时CMA-RA/Land气温与站点气温差异最小;⑤CMA-RA/Land气温数据与国家自动气象站气温的一致性优于区域自动气象站。 相似文献
2.
利用陕西省99个国家气象站、1 894个区域气象站2021年3月1日00时—2022年2月28日23时（北京时）的小时降水量数据,采用相关系数、平均误差、均方根误差、晴雨准确率、降水分量级评估等指标,对国家气象信息中心研制的1 km、5 km降水融合产品进行质量检验。结果表明：（1）两套融合产品在陕西省的评估效果较好,1 km融合产品评估结果（相关系数为0928 1,平均误差为0000 8 mm,均方根误差为0236 2mm）优于5 km融合产品（相关系数为0892 2,平均误差为-0001 0 mm, 均方根误差为0335 3 mm）;（2）两套融合产品对降水的有、无均反映较好,其中1 km融合产品的晴雨准确率为0959 0,5 km融合产品为0957 1;（3）小雨、中雨量级降水融合降水产品与观测值较接近,其他级别降水融合产品的TS评分随着降水量级的增大而降低;（4）两套融合降水产品能较好反映陕西区域内降水的时空变化特征,陕北地区平均误差、均方根误差较小,效果较好,关中南部及陕南秦巴山区的误差较大。 相似文献
3.
选取2016年12月17—22日青岛一次典型重污染天气,利用大气污染物监测结果、地面气象要素观测资料和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）ERA5再分析数据对此次过程中大气污染物及气象场的变化特征进行分析。观测分析表明此次污染过程持续时间长达5 d以上,其中19—21日为重污染天气（PM 2.5 日均质量浓度ρ>150 μg·m-3）。根据气象场和PM2.5质量浓度变化特征,此次污染过程可分为3个阶段：17日02时—19日08时为青岛污染物累积阶段,研究区受西南风控制,PM2.5质量浓度逐渐上升,700 hPa等压面上高空槽的维持及槽前持续的南风、西南风有利于污染物累积,同时近地面相对湿度增加,是此次持续性重污染天气形成的重要条件;19日09时—20日20时为青岛污染维持加剧阶段,相对湿度大、风速很小,污染物扩散条件差,PM2.5质量浓度最高;20日21时—22日08时为青岛污染消散阶段,青岛对流层中下层及地面风速均增大并产生弱降水,有利于污染物扩散稀释和湿清除,PM2.5质量浓度逐渐降低。WRF-Chem数值模式能够较好地模拟出主要气象要素和青岛PM2.5 质量浓度的变化特征,模拟结果表明山东省内污染物排放贡献了青岛PM2.5的49.5%;污染物跨省输送对此次污染事件也有重要贡献,其中来自研究区以南的安徽和江苏的排放对青岛PM2.5的贡献率可达25.5%。 相似文献
1